Cách viết lách cùng LLM: Chỉ dùng để hiệu đính, không để chọn từ

Hai quy tắc đơn giản giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tinh gọn và cải thiện bài viết của bạn mà không làm nó trở nên nhạt nhẽo hay "bơm đầy" những từ ngữ sáo rỗng.

Viết về việc viết lách là một điều khá tế nhị. Nó dễ bị coi là khoe khoang; bạn đang ngầm ý rằng mình viết tốt. Có thể bạn viết tốt, cũng có thể không, nhưng chắc chắn trên Internet luôn có một nhóm những nhà phê bình cho rằng bạn viết rất tệ. Tôi cũng phù phiếm và thiếu tự tin như bao người khác, và cảm thấy việc viết bài này thật kỳ quặc và khó chịu. Nhưng tôi đang vượt qua cảm giác đó để hoàn thành nó, vì lời khuyên này rất quan trọng, khó có thể phản bác và vô cùng thẳng thắn.

Độc giả có thể phát hiện ra "chất LLM" trong bài viết dù chỉ với một lượng rất nhỏ. Dù bạn có nỗ lực đến đâu để chỉnh sửa và làm cho nó trở nên tự nhiên, một đoạn văn do LLM tạo ra vẫn sẽ bị phần lớn độc giả coi là sản phẩm máy móc chứ không phải là văn chương. Vì vậy, tin xấu đầu tiên là: bạn phải tự viết cho chính mình.

Tuy nhiên, LLM vẫn cực kỳ hữu ích. Chỉ là bạn cần sử dụng chúng như một biên tập viên thay vì một người viết thuê (ghostwriter). Vì vậy, bước một trong phương pháp của tôi: hãy tự viết bài của bạn. Sau đó, bước hai: đưa nó vào một mô hình tốt để tìm ra các lỗi sai.

Nhưng trước khi nói về cách thực hiện, có hai quy tắc bạn cần hiểu. Chúng sẽ giúp ngăn chặn sự "xâm lấn" của LLM, thứ có thể đẩy bạn vào thung lũng kỳ lạ (uncanny valley) giữa sự biểu đạt và sản phẩm máy móc, khiến bạn mất đi sự chú ý của độc giả.

Quy tắc số một: Bạn không được phép sử dụng dù chỉ một từ mà LLM gợi ý cho bạn.

Phá vỡ quy tắc này chính là điều khiến bạn gặp rắc rối. Lý do là: các mô hình tiên tiến (frontier models) có khả năng chọn lọc những cách diễn đạt nghe rất "kêu" một cách siêu nhiên. Đó gần như là sở trường của chúng. Vấn đề với những gì mô hình gợi ý rất tinh vi. Hãy nghĩ theo cách này: các mô hình tiên tiến luôn ở trong trạng thái viết mọi thứ như một tiêu đề tạp chí. Tiêu đề thì hay, nhưng bạn sẽ thấy lạ nếu ai đó viết cả một bài báo với hàng tá tiêu đề như vậy.

Vì vậy, tôi nghĩ như một hình thức bảo hộ trí tuệ cá nhân, bạn nên áp dụng quy tắc rằng bất kỳ cách diễn đạt cụ thể nào do LLM gợi ý đều là vùng cấm. Hãy nghiêm khắc với quy tắc này! Tiền đề ở đây là bạn sẽ không thể phát hiện hết mọi cách mà các mô hình tiên tiến cố gắng biến bài viết của bạn thành thứ gì đó rẻ tiền. Ngay cả khi bạn thích những từ đó, ngay cả khi bạn chắc chắn chúng tốt hơn những gì bạn đang có, các cụm từ do LLM tạo ra đều bị loại.

Quy tắc số hai: Tránh sự tán dương.

LLM cũng "lây nhiễm" vào bài viết của bạn thông qua các chiến dịch gây ảnh hưởng. Đây là một vấn đề tinh vi hơn nhiều và thiệt hại ít rõ ràng hơn, nhưng đó vẫn là cách khiến bài viết của bạn tệ đi. Nếu kết quả là như vậy, tốt hơn hết bạn đừng nên nhờ cậy đến LLM làm gì.

Vấn đề là: khi bạn đưa bất kỳ bài viết nào cho LLM, nó sẽ phản hồi kiểu "Tuyệt vời lắm, Jerry!". Nhưng đó không phải là thứ bạn cần nghe!

Trong bản thảo đầu tiên, hầu hết các đoạn văn của bạn đều tệ, mạch chủ đề không mạch lạc và bạn có ít nhất 750 từ thừa thãi. Mô hình sẽ tán dương cấu trúc tổng thể của bạn. Sau đó, đến các đoạn văn và sự chuyển ý. Rồi đến cách chọn từ và ẩn dụ. Những tham chiếu văn hóa đại chúng. Chúng đều tệ! Tất cả đều tệ! Đừng nghe theo!

Đây là cách nó sẽ làm hỏng bạn. Bạn sẽ tiếp tục tin tưởng vào những cảm tính trong bản thảo đầu tiên của mình. Nhưng đó thường không phải là điều bạn nên làm. Bạn cần biên tập, suy nghĩ lại và thay thế các đoạn văn. Những lần suy nghĩ lại đó chính là phần cốt lõi tạo nên giọng văn của bạn. Độc giả sẽ không chỉ ra được chính xác điều gì sai, nhưng họ sẽ cảm nhận được rằng bạn đã trở nên "nhân tạo".

Trong vài năm, tôi đã bắt đầu mọi câu lệnh biên tập bằng lời nói dối rằng tôi không phải là tác giả, mà là biên tập viên của một ấn phẩm trực tuyến, đang sàng lọc các bài viết để đăng tải. Điều này có ích, nhưng mô hình thường làm quá đà, cố gắng khớp với các "mục tiêu" của "ấn phẩm" của tôi.

Vì vậy, hiện tại, lời khuyên thiết thực nhất của tôi là: hãy cấm mô hình tán dương, và sau đó hãy cực kỳ cảnh giác với những lời khen ngợi.

Vậy, những thứ này có thể làm được gì?

Chúng rất xuất sắc trong việc gắn cờ các vấn đề. Và bạn thì có rất nhiều vấn đề. Bạn có thể tự phát hiện chúng một cách thủ công, nhưng đó là công việc tẻ nhạt và mệt mỏi. Các mô hình thì không biết mệt. Vì vậy, chúng giỏi hơn bạn trong việc nhận ra:

Bạn đang lạm dụng (hoặc nếu bạn tin hoàn toàn vào LLM, có thể là đang dùng quá ít) thể bị động, danh từ hóa các động từ hoặc làm lu mờ hành động của chúng, và lặp lại các cách diễn đạt hoặc lựa chọn từ ngữ giống nhau.

Bạn có những từ như "rất", "thật không may", "thực sự" và "quả thực" rải rác khắp bản thảo như mùn cưa dính trên bàn làm việc.

Gần như chắc chắn có 2-3 đoạn văn mà bạn có thể nhanh chóng di chuyển đến nơi khác trong bài để cải thiện độ rõ ràng ngay lập tức (đây thực sự là những chỉnh sửa rất thỏa mãn).

Nếu bạn là một lập trình viên như tôi, bạn sẽ ước có một cuốn sách cung cấp sơ đồ cho những kiểu chỉnh sửa này, một loại "C Interfaces And Implementations" làm cho văn xuôi những gì Hanson đã làm cho ngôn ngữ lập trình tồi tệ nhất. Và: cuốn sách đó tồn tại. Nó có tên là "Style: Lessons In Clarity And Grace", và tôi thề là nó biến việc biên tập văn bản thành lập trình Java. Cùng một sự tẻ nhạt, cùng một hiệu quả. Tôi biết đến cuốn sách này từ Richard Gabriel và tôi ngạc nhiên khi thấy không phải lập trình viên nào tôi quen cũng có một bản trên bàn làm việc.

Vì vậy, hãy đọc "Style", hoặc thứ gì đó tương tự, và ghi chú lại khi đọc. Hãy lập một danh sách các câu lệnh (prompts) cho mô hình, và sau đó chạy chúng qua các lượt chỉnh sửa bài viết của bạn.

Bạn có thể tiến xa với cách tiếp cận này:

Yêu cầu mô hình phát hiện các vấn đề trong bài viết của bạn.

Với mỗi vấn đề, hãy viết lại đoạn văn (hoặc câu, hoặc phần đó).

Đưa bản gốc và bản viết mới cho mô hình và hỏi nó cái nào tốt hơn.

Đáng khó chịu là ở đây bạn sẽ gặp phải một biến thể của Quy tắc số hai, vì trừ khi cẩn thận, mô hình sẽ biết bạn vừa viết lại thứ gì đó và biết bạn muốn nghe rằng phiên bản mới tốt hơn. Vì vậy, hãy đưa các lựa chọn cho một mô hình không có ngữ cảnh về quá trình biên tập của bạn.

Tôi đã tạo ra một chút phần mềm để quản lý việc này cho mình, sau khi cuối cùng tôi mất kiên nhẫn với việc chuyển đổi các tab và cố gắng thuyết phục các mô hình rằng tôi không phải là tác giả, mà là một huấn luyện viên viết lách nghiêm khắc nhưng hữu ích, đang cố gắng giúp một học sinh có thể giỏi nhưng cũng có thể rất tệ. Đây là câu lệnh mở đầu hiệu quả:

"Chúng ta sẽ xây dựng một công cụ hội thảo viết lách. Đầu tiên hãy dựng khung. Python, HTMX cho tương tác, SQLite backend, Tailwind frontend, sử dụng bản build cục bộ không dùng CDN. Trình biên tập văn xuôi thực sự xuất sắc, kiểu Notion. Hỗ trợ highlight (chúng ta sẽ thực hiện các lượt biên tập). Tạo phần bình luận bên lề kiểu Genius để khớp với những phần được highlight. Đảm bảo chúng ta có thể tiến và lùi qua các gợi ý. Hỗ trợ nhiều tài liệu, theo dõi các bản sửa đổi, cho phép người dùng gắn cờ các sửa đổi lớn. Hãy làm cho tôi đến mức này rồi tôi sẽ nói cho bạn biết tôi thực sự muốn gì."

Sau đó, đưa cho nó danh sách các câu lệnh biên tập mà bạn đã nghĩ ra, và để nó chạy từng cái qua các CLI của Codex, Claude hoặc Antigravity. Dù bạn nghĩ ra gì ở đây, nó cũng sẽ tốt hơn của tôi, vì bất cứ thứ gì ai đó tự nghĩ ra đều tốt hơn cho chính họ so với của người khác.

Tóm lại: đừng để LLM chọn từ ngữ cho bạn. Hãy cẩn thận đừng để nó đánh lừa bạn rằng bản thảo đầu tiên của bạn tốt hơn thực tế. Sau đó, hãy thuê ngoài tất cả những công việc tẻ nhạt nhất cho mô hình. Giọng văn của bạn vẫn được giữ nguyên, nhưng công việc của bạn sẽ nhanh hơn, tốt hơn và ít đau đớn hơn.

Một điều cuối cùng. Đừng nghe theo tất cả lời khuyên biên tập của mô hình. Đây là hệ quả của Quy tắc số hai. Tôi đã đưa bài này cho GPT5 xem một phút trước ("Tôi không viết cái này"), và nó nói toàn bộ bài viết dài hơn 20% so với mức cần thiết. Có lẽ nó đúng. Nhưng tôi sẽ không sửa. Tôi chỉ muốn là chính mình.